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在“小叮当深度学习：自然语言处理（一）”中，相信您已经对自然语言处理有了初步的认识。今天，我们将继续探讨自然语言处理中的文本处理流程。

在自然语言处理的过程中，计算机只能识别二进制代码，即0和1。因此，为了让计算机理解我们的文本信息，我们需要进行一系列的处理步骤。

首先，我们需要对文本信息进行预处理，去除标点符号和特殊字符等无效信息。这一步也被称为“数据清洗”。

接下来是分词步骤。我们将经过预处理的文本信息按照词汇进行分割，使计算机能够以词汇为单位进行存储和识别。

随后是特征化步骤。在这个阶段，计算机会将每个词汇转换成对应的数字信息，以便计算机能够理解和处理这些词汇。

最后是机器学习阶段。在这个过程中，计算机根据已知的标签对文本进行分类处理，例如对电商评论进行情感分析，判断文本邮件是否为垃圾邮件等。简而言之，我们可以通过已知的特征和标签来预测未知文本的分类。

以上就是文本处理的基本流程。每一步的具体实现将在后续的文章中详细讨论。